Содержание
К настоящему моменту ресурсы с нейросетями активно используются в сегменте продаж, научных проектах, а также для поиска людей и информации по фото или части текста. На самом деле, имея исходную фотографию можно с легкостью найти людей в интернете используя нейросети. Мы сделали подборку нейросеток, которые помогут вам отыскать человека или нужную инфу.
Ищем человека по фото нейросетью
Для такого типа поиска существует ряд сервисов, некоторые из них платные, некоторые условно платные и имеют набор бесплатных функций. Основная масса нейросетей для поиска англоязычные, но с применением онлайн-переводчиков в браузерах, у вас не должно возникнуть сложностей.
FaceCheck.ID ищет фото в профилях соцсетей
FaceCheck.ID — это поисковая система распознавания лиц на базе нейросети, которая помогает находить профили людей в социальных сетях. Одним из условий такого поиска является отказ от вступления в конфликт или преследовать человека. Показатель совпадений выводится в баллах. Поиск по базе выполняется совершенно бесплатно.
Pinterest тоже ищет людей
Как и Google, Pinterest содержит опцию обратного поиска по изображениям, которую вы можете использовать для поиска похожих фотографий или лиц. Сначала найдите подходящий pin Pinterest или создайте свой собственный, загрузив оригинальную фотографию. Затем откройте Pinterest пин и щелкните значок увеличительного стекла в правом нижнем углу изображения. Теперь Pinterest покажет вам похожие пины.
Самое интересное, что поиск ведется по части фото. Просто выделите лицо рамкой и сервис выдаст вам похожие изображения. К сожалению, поиск ведется только по базе самого Pinterest и не более того.
Поиск похожих лиц PicTriev
PicTriev фактически ведет поиск похожих лиц на фото в сети. К сожалению, эта функция достойно работает только для двойников знаменитостей. Нужно загрузить фотографию в формате JPG размером не более 200 КБ или указать ссылку на картинку и система начнет поиск. Нейросеть не найдет схожих фото, если вы не похожи на какую-то западную звезду.
Тут можно проводить анализ схожести фотографий, нужно подгрузить две фото и начать анализ. Всё достаточно просто, нейросеть покажет, являетесь ли вы похожими на человека или нет.
TinEye — ищет человека в интернете
Здесь также есть обратный поиск. Грузите картинку или вставляете ссылку и начитаете исследовать интернет на предмет совпадений. Сайт не привязан ни к какой поисковой базе и не имеет жёстких ограничений по поиску. Нейросеть постоянно пополняет свою базу сканируя вэб-ресурсы. В настоящее время в базе порядка 62,9 миллиардов картинок.
При вашем поиске загруженные изображения не остаются в базе сайта. Вся работа проводится бесплатно.
Требования для картинок:
- Формат: JPEG, PNG, GIF, BMP или TIFF
- Максимальный размер файла 1 мегабайт
- Лучше всего работает с изображением размером не менее 300 пикселей.
Для вашего удобства, есть расширения для браузеров, почти всех популярных, кроме Яндекса. Ещё, тут можно настроить «радар», который оповестит вас, если в сети появится копия вашей картинки, отлично подойдет для поиска нарушителей авторских прав.
Pimeyes.com — поисковая система по лицам
PimEyes — это сервис по поиску картинок по базе более чем из 10 миллионов сайтов. Можно искать человека используя одновременно четыре разных фото. Причем система вычислит оригинальные фото.
Здесь тоже есть система оповещений при поиске фото. Система уведомит вас, если кто-то установил ваше фото себе на аватарку.
Можно запросить отказ от нахождения ваших фоток в базе, однако процесс этот продолжительный и требует реального подтверждения вашей личности. Хотя процесс бесплатен.
Одна из особенностей текущих реалий, сайт не работает в России…
Betaface
Betaface — аналог предыдущего сайта. Тоже предлагает поиск людей по их фото. После анализа картинки предложит результаты для сравнения. Можно поискать знаменитостей схожих с вами по базе Википедии.
Нейросеть может определить по фото возраст, пол, этническую принадлежность, улыбку и другие параметры личности. Также исследует и 22 параметра черт лица. Выставит 101 индивидуальную точку лица. Работать с сайтом можно бесплатно.
Поиск по фото от Google
Надеемся вы знаете, что можно выполнять поиск в Google по изображениям. Вместо ключевого слова вы можете использовать фото человека или объекта для поиска похожих изображений. Щелкните значок камеры в строке поиска и приступайте, всё интуитивно понятно. Вы можете вставить URL изображения или загрузить изображение, и Google найдет похожие. Можно выполнять поиск по портретам, для этого в url ссылки изображения нужно добавить код «&imgtype=face».
Нейросети для поиска информации
Наиболее продвинутой нейронкой, выдающей лучшие результаты по запросам пользователей, считается ChatGPT. Она работает по принципу чат-бота по бесплатному и платному тарифам. Помимо поиска нейросеть пишет любой текстовый контент в прозе и стихах, может создавать коды.
Для использования нейросети жителям России нужно иметь зарубежные номер телефона и электронную почту. При оформлении платной подписки также понадобится карта иностранного банка.
Хорошие результаты выдает поисковик – нейронная сеть Bard. Это чат-бот, работающий по таким же алгоритмам, как и ChatGPT. Адекватно распознает русский, а также еще около четырех десятков языков мира.
Bard имеет удобную функцию в виде сохранения всех сгенерированных ответов. Это дает пользователям возможность вернуться к ранее полученным данным в рамках поиска в интернете. Нейросеть пока работает в бесплатном тестовом режиме, после «обкатки» разработчики планируют сделать ее платной.
Российская нейросеть YaGPT – это бесплатный ресурс от Яндекса. Доступ к ИИ можно получить, нажав на стартовой странице Яндекса кнопку «Алиса, давай придумаем». Запросы принимаются в виде текстового или голосового сообщения.
Нейронка находится в процессе обучения. Среди основных претензий пользователей: выдача нейросетью ответов с грамматическими ошибками, а также необходимость порой по нескольку раз перефразировать вопрос, чтобы получить нужный ответ.
Достойные поисковики без ИИ
На нейросетях строятся не все современные поисковые системы. Например, по алгоритмам машинного обучения все еще работает (и делает это хорошо) Google. Эта поисковая система развивается с 1998-го года. На сегодняшний день считается одной из самых продвинутых и востребованных. Об этом говорят хотя бы такие цифры, что Google ежемесячно обрабатывает до 41,5 миллиарда запросов и индексирует свыше 25 миллиардов интернет-страниц.
Другая знаменитая поисковая система в интернете, не имеющая отношения к нейросетям, — это Bing. Полное название поисковика «Microsoft Bing», то есть ею управляет корпорация Майкрософт. Bing стал приемником более ранних поисковиков от Microsoft: MSN Search, Windows Live Search, Live Search.
Впрочем, ИИ постепенно проникает даже в эти поисковики. В 2023 году Google и Microsoft интегрировали в свои поисковые системы чат-боты на основе нейросетей. Куда в итоге заведет прогресс, увидим уже в ближайшем будущем.
На откуп ИИ отдаются такие задачи, как:
- классификация объектов по заданным параметрам;
- распознавание образов;
- составление прогнозов и рекомендаций;
- оптимизация процессов;
- генерирование контента.
Нейронные сети работают на основе обучения. Искусственному интеллекту требуется огромный массив данных для анализа и выстраивания реалистичных результатов. На сегодняшний день в большинстве случаев ИИ пока не выдают 100-процентно верные ответы. Человеку необходимо проверять, а иногда и редактировать итоги обработки запросов. Это касается в большей части творческих задач. Например, написания текстового контента и генерации картинок.
Проще обстоят дела с поиском информации в интернете. Обученные нейронки сегодня настолько продвинуты, что способны находить документы и ссылки не только по используемым в запросе словам, но и по общему смыслу.
Особенности поиска в интернете
Интеграция ИИ в поисковики позволила решить проблему семантического ранжирования запросов. Для того чтобы понять всю значимость ИИ для поисковиков, кратко ознакомимся с историей их формирования.
Поиск в интернете развивался поэтапно:
- Все начиналось с инвертированного индекса. Такой поиск осуществлялся по словам.
- По мере развития интернета количество страниц росло и вскоре понадобилось их ранжирование. В этой схеме учитывалась частота слова и оценивалась его важность в контексте документа.
- Следующий этап – поиск по ссылкам. Для этого был создан специальный алгоритм PageRank, который учитывал весь перечень документов, связанных гиперссылками.
- По мере развития интернета поисковики были вынуждены вводить новые схемы, позволяющие определять пользу веб-страниц для пользователей. Для этого начали анализировать поведение юзеров в Сети и обрабатывать массивы данных с помощью машинного обучения.
- Предел возможностей машинного обучения наступил в наши дни. Сегодня более трети пользователей ищут информацию в интернете по уникальным запросам, которые не распознаются старыми алгоритмами. У такого поиска просто нет достаточного количества данных о поведении юзеров, чтобы выдать адекватный результат на запрос. Поэтому в дело вступил искусственный интеллект.
Качественный прорыв с ИИ объясняется тем, что нейросети «действуют» по образу нейронов в человеческом мозге. Акцент делается не на подсказки от пользователей, а на оценку смыслового соответствия запроса и документа.
